改进的TQWT在滚动轴承早期故障诊断的应用

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。

最优共振带提取与1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承的振动信号反映到频谱图中,会出现共振带,能够有效并准确提取共振带加以分析是滚动轴承故障诊断常用方法。为了准确提取出共振带,采用巴特沃斯带通滤波器对共振频带进行提取,为了得到最优共振带,将采用特征频率强度系数这一指标来反映提取的共振带效果,然后利用具有高强降噪特性的1.5维谱来对滤波信号进行特征提取.通过仿真信号以及试验信号对该方法进行验证,结果表明,该方法能够在强噪背景下对特征的提取以及实现滚动轴承早期故障诊断。

基于自适应优化的TQWT轴承早期故障诊断方法

为了准确提取滚动轴承早期微弱故障特征,提出基于自适应优化的可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,TQWT)轴承早期故障诊断方法。该方法利用包络谱特征频率强度系数的参数自适应寻优方法来自适应优化TQWT,以弥补传统TQWT参数选择过分依赖人工经验的不足。首先利用该方法获得振动信号的最优分解结果,然后通过分析最优分解结果的包络谱来判断轴承故障类型。通过分析仿真信号以及工程试验数据证明了该方法的有效性。